实用数据库营销案例分享 (数据库营销例子)
随着互联网的普及和数据技术的发展，数据库营销已经成为了越来越多企业获取客户信息、提升销售业绩、增加粉丝互动的重要手段。那么，在众多的数据库营销案例中，哪些案例实用且有效呢？本篇文章将为大家分享几个实用的数据库营销案例。
案例一：精准营销促进销售增长
在某生鲜食品品牌的营销过程中，他们使用了数据分析技术，从海量的数据中筛选出了具有购买力的目标用户，并根据用户购买倾向进行了精准的产品推广，采用线上线下结合的方式，以打折、奖励等方式促进用户增加购买，同时，在促销期间搭配上门问询、售前售后等服务，更好地满足了用户的购物需求。
随着营销活动不断进行，品牌的客户数量增长了30%，加入品牌粉丝群体的用户消费次数和金额也都有所提升。同时，通过有效的数据跟踪和分析，品牌也了解了用户的需求和购买习惯，为后续的产品开发和营销活动提供了有力的支持。
案例二：利用社交网络进行粉丝引流和互动
在某美容行业的推广过程中，他们利用社交网络开展了一系列与用户互动的活动，例如抽奖、答题、上传实物照片等，并通过这些活动引流更多的用户关注企业官方账号，获取更多销售机会。同时，他们针对不同的产品推广采用了不同的社交媒体平台，比如以微博作为主平台宣传彩妆类产品及个性化化妆，以微信平台作为主站宣传护肤类产品等。
通过数据跟踪和分析，品牌发现自己在不同社交平台上的客户群体特征不同，利用这一特点进行了针对性的优化，提升了客户粘性、提升了销售额。据数据显示，在这些粉丝互动和引流的活动中，企业官方账号的粉丝数量增长了50%以上。
案例三：发挥用户数据的优势提升客户满意度
某汽车品牌在数据分析过程中发现，很多用户在购买车辆后的6个月内会遇到一些问题，包括行驶中的小故障或者操作不当引发的损坏。这些问题会对企业的售后服务质量造成一定的影响，因此对这些问题的及时把控就显得尤为重要。
因此，该汽车品牌利用数据库分析工具对车辆的数据进行了细致的分析，并通过短信、等方式向车主提供了针对性、及时的问题解决方案和服务，并称赞和鼓励客户进行汽车保养和检查，增加了客户的满意度和忠诚度。
综合来看，以上三个案例都揭示了一个问题：数据不仅可以提高我们对用户的了解和把握，更可以帮助我们制定更好的营销策略并提高营销效率。因此，在市场的形势下，作为一名从事营销工作的从业者，掌握数据库分析技术并将其有效应用到营销过程中，也容易带来意想不到的收益。
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如何通过数据化管理来管理促销活动
促销的本质是提升销售、清库存、扩大品牌知名度、增加会员数、打击竞争对手等，而数字化管理就是将线上+线下打通，重构人货场，塑造以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，提升运营以及促销过程中的效能，空间数据平台SDP可扮演重要角色。
1.布置智能货架，数字货架上的语音识别系统会针对导购话术进行语音分析，检测标准话术占比，帮助导购不断提升推销能力。减少促销活动中的人力成本，同时提升科技感，增强用户体验，扩大用户留存机会。
2.基于线验与线上海量数据，帮助品牌方精准绘制用户画像与衡信运产品画像，实现千人千面的用户定制化消费推荐，并根据用户动线和陈列规划展示出品牌的千店千面，针对消费者的画像，有规律的制定营销活动，有效把控活动质量，降低出错几率。咐梁
3.用科技化的手段丰富顾客和商品的交互形式，将新产品、坦档促销活动、广告等内容更充分形象展现在顾客面前。在顾客接近货架的之一时间触发交互，包括 AR、小游戏等互动方式，吸引顾客延长在货架前的停留时长。当顾客触摸商品，交互屏上则会立即显示商品详情页、优惠活动等信息，帮助顾客筛选商品。充分暴露营销活动，吸引顾客参与。
一．用数据说话企业管理才有效
企业运营管理若要有效，数据管理是关键。数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、质量、人力资源管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效测量和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，或者是具体某一类业务提供决策依据。并能够借助分析指标更精确地掌握企业经营趋势。
数据对企业业绩的贡献
目前，国内的企业真正把财务战略和企业经营战略很好结合的企业并不多，大多数企业不十分重视统计数据的收集和分析，没有真正将数据分析和经营有效联系起来，导致一批企业靠“三拍”决策，即决策前拍脑袋、决策过程拍胸脯、决策失误拍大腿（后悔）。。。。。。让数据说话，就是让事实说话，让企业资源有效配置，达到高效经营、高水平增值的目的。
企业的经营的最终结果都会落实在业绩上，业绩的表现就是数据。数据是一切管理流程、管理制度、方式、方法的源头，将经营过程前后数字做个对比，就能衡量出企业收益的好坏。如果没有数据，大家就没有同一标准判断同一问题，这也是部门之间沟通不畅拍瞎的原因之一。
数据对企业收支平衡的贡献
借助数据管理，企业应进行盈亏平衡分析，从盈亏分析中挖掘企业盈利方向和总成本控制点，把成本控制由事后核算搬到事前预测，按预测制定管理措施，才能更大限度的控制企业的运营风险保证企业利益。
举一个例子，家具企业每年展会上都要推出一些新产品吸引买家。然而，是不是新产品的种类越多就一定能吸引更多买家或买家就会订更多的货呢。实践中却发现不一定，因为买家决定进货除了受多年经营习惯和其客户群的影响外，最重要的是新产品针对的消费群体类型是否有改变，消费群没有改变，对买家来讲，增加新品种是增加销量的好机会，他当然愿意进货；反过来的话，买家首先考虑的是开发新客户要多大的投入，才能把进的货卖出？新客户开发的风险小，买家可以尝试进货，反之，就是你的产品再好也不能吸引这种买家。所以买家进货要评估收支平衡。那么对生产厂家又怎样呢？生产厂家推出新产品时也要评估收支平衡的问题。
同样对家具生产企业来讲，开发新产品的目的也是追求利润更大化。但不是说一出新产品就一定有高利润。首先要评估的是开发一个新产品需要多少投入，如何控制新产品投入的预算，其次要考虑的是用怎样的推广方式能让消费者接受新产品，再次是要计算基础的盈亏平衡点和新产品进入市场的周期。新产品进入市场后，还要根据市场反馈的结果进行适当调整，这样才能逐步让新产品产生预期的收效。因此，企业开发新产品也有一个盈亏平衡和投入周期的数据分析过局贺芹程。
数据临界点成为企业制定目标的基点
除了盈亏平衡点需要数据说话外，临界点管理也需要数字说话，比如成本预算今年与去年相比的临界点是多少？营销业绩增长点的临界点是多少？资金周转的临界点是多少等等都要根据数字进行分析，通过分析就能概算出预计利润。如果没有临界点的核算，企业定目标就盲目，目标定额就不准，目标分解和执行都会遇到阻力。就会桐毕影响企业的经营结果。对企业投资人来说，依据这些数据所做的决策和判断就容易出现偏差。
弄清数据才能弄清企业整体资源配置
企业的整体资源配置包括人力配置、资金配置和物力配置。企业的利润就是有这三方面的配置在不同的环节中分配产生的。资源配置不合理就容易导致浪费的产生，以精益生产为例，精益生产将企业的浪费归集为七大类，即：1.库存浪费；2.制造过多或过早浪费；3.不良品浪费；4.搬运浪费；5.加工浪费；6.动作浪费；7.等待浪费。从数据管理角度上看，这些浪费都是资源配置不当造成的，通过数据统计，搞清楚企业资源总状况。企业总资源可以创造多少价值，多少资源又来有效分配，多少资源用来储备，浪费问题就可以从源头把握，不要等到在企业运行中，发现了问题再来改善，这样必然会浪费资源，增加不必要的成本投入。
企业经营首先要做的就是数据管理
进入21世纪，家具的高利润的时代已经过去，在市场需求趋于平缓的今天，要带领企业稳步增长，其实并不容易。家具企业的进入门槛总体上不高，这就使家具行业内形成了一大批小企业，虽然有的小企业在竞争中倒下，但还有一些小企业在夹缝中为了谋求生存不断降价，这样不仅削弱了行业利润，也加剧了行业内的竞争。加上企业综合经营成本年年增高，企业投资者更应从开源节流两方面下功夫，稳妥的管理企业，才能保持一定的利润空间。
开源节流的核心就是数据化管理，将通常用于事后财务统计的数据用于事前分析，制定出企业发展目标，把目标分解到每位员工，这样企业的综合运营风险就能得到有效的化解。
企业把综合目标与员工的个人目标有效捆绑，才能更大限度发挥资源配置的优势。 数据管理不是简单的收集数字，数据管理的关键是将收集的数据做一个整合，并在整合的基础上进行动态分析，根据分析结果制定公司的战略。因此，数据管理的关键不是数据库，而是一个挖掘全流程运营能力的系统工程。数据分析从总体运营分析，指标的确定，到分析流程设计，专业数据的统计和分析报告的分类，以及持续动态的数据执行监督等构成数据了管理核心内容。
数据化的经营管理模式
数据化的经营管理，不在于数据收集和收集的方法，比如很多企业都用了ERP系统和财务核算软件，通过这些方法企业可以收到大量数据，但是，这些数据能否作为企业决策的依据呢，答案当然不是。因为数据化经营管理，是企业利用数据决策的策略与方法。比如决策产品售价，企业应考虑综合销售成本，同时还要考虑大市场的整体波动等因素才能确定，从对待不同等级的客户而言，产品价格根据客户的订货量，也要计算一个上下波动的临界点，才能保证价格系统的稳定实施。数据管理是为业务服务的，需要根据财务统计数据结合关联指标和总投资资源进行分析，分析是分层进行的；比如公司总体经营分析、部门经营分析和不同业务单元的分析等，通过分析用“剥洋葱”的方式，将企业的业绩与员工的考核指标有效连接起来，实现管理层对基层有效的控制。同时基层通过考核结果，反馈管理层决策质量。
数据化的经营管理系统的构成
数据化经营决策系统的首要工作就是经营分析，通过经营分析掌握企业大体的运营状况，包括利润率、成本、资金流以及投资收益等等；第二步，就是运营流程分析，通过运营流程分析找出企业运作中资源浪费的瓶颈问题，将瓶颈问题排序后确定哪些问题是首要解决的，哪些问题是第二阶段、第三阶段才能解决的；第三步，将首要解决的瓶颈问题换算为造成浪费的金额作为瓶颈改善的起点；第四步，建立改善目标，分解目标，投入实施并测量实施结果。
事实上，很多企业关心获利情况，但不太关注获利来源，因此数字化管理一直以来不太受企业的重视，使企业运营得不到真正的数据支持，运营结果也会大打折扣。以广告推广为例，数据管理将看似简单的推广活动和财务投入产出联系起来，更能客观的体现广告效益。再比如，家具经销商是否有加大采购的需求，也可以从经销商销售情况和场地租金，还有最终消费者的数据统计中得到结果。这些都是数据管理系统的构成部分。
最后，数据管理系统共有多少部分。数据管理系统按价值链模式，共分12个系统，分别是：六个主系统包括：战略管理系统、设计开发系统、销售系统、生产运营系统、客户服务系统和六个辅助系统，包括：人力资源系统、信息管理系统、财务管理系统、资产管理系统、环境和安全管理系统、外部关系管理系统。这12个系统可以联合使用，也可以分开使用，每个系统都连接财务统计数据和考核指标，能帮助企业有重点、有效果的进行改善。
二．经营分析：数据管理的起点
数据管理的起点就是经营分析，经营分析借助企业内现成的管理资料，比如：销售、生产、材料、成本、人事等各种报表进行综合分析，找出企业经营瓶颈问题，通过流程管理研究造成问题的原因，并提出具体可行的改善方案，达到综合提升企业业绩的目的。
经营分析的所使用的信息来源
经营分析所使用的文件大多出自会计统计数据，因此很多人认为经营分析就是财务分析。实际上经营分析除了包含财务信息外，也包含了公司经营的其他信息，比如：管理上的作业时间、作业面积、人员、效率、信息等内容，分析的目的就是从现有的经营过程中挖掘和利用公司内部潜力，达到不断提升经济效益的结果。
尽管不同企业经营分析的范围有所不同，但经营分析模式总体上大致相同，主要包括:资源分析；产能分析；设备管理分析；产品分析；销售状况分析；材料采购及管理分析；研发分析；人员配置分析；成本分析；利润及损益状况分析。
经营分析要解决的问题有哪些
经营分析首先要解决的是公司经营方面存在的问题，企业经营过程中遇到的问题都不是单独存在的，问题之间都有一些联系，通过经营分析找出与问题相关的连接，制定措施加以改善。第二，经营分析解决的不单是以往的业绩更重要的是通过过去的资料和信息判断未来经营动向，才能推动企业不断发展。第三，经营分析不仅是财务一个部门的工作，而是将公司各部门的信息做一汇集和分析，才能得出真实的决策内容。第四，经营分析的结果是用来确定公司发展的总目标的，总目标确定后要分解到各执行层作为检查和执行的考核依据。第五，经营分析要解决的是投资人的投资回报的核算，只有通过经营分析，才能真正认识实际的投资回报水平。第六，经营分析对改善管理缺陷和提升效能方面也是一个很重要的工具，比如，目前常用的提高效率减少浪费的精益生产，与经营分析就密不可分。在帮助企业做管理改善辅导过程中，我们常常遇到的问题是，根据精益生产的原理，经过咨询公司辅导的企业取得了那些收益呢，这些收益能给企业带来持续的效益么，这些问题都可以从经营分析和分析预测中找到答案，有了经营分析做参考，咨询成果和企业改善的程度都可以衡量了，这样，无论对咨询项目或企业本身的持续改善都是有说服力的。第七，经营业绩分析结合流程管理梳理，不仅帮助企业梳理出管理瓶颈还能够对员工为公司的贡献提供评价，根据对部门和岗位经营状况的分析，可以了解业务部门和员工的投入产出状况，从而协助企业有针对性的制定员工职业规划和培训规划，为企业在人才储备方面做好依据。第八，经营分析的最终结果就是对企业业绩的综合评估，企业业绩由公司总体业绩和部门业绩以及员工个人业绩组成，公司的目标是否达成，只有通过经营分析才能做出客观的评估，没有经营分析后的评估是不真实的。
经营分析采用哪些方法
经营分析的主要技术方法是统计分析，根据企业提供的不同来源的资料从企业发展的外部环境、内部因素、市场占有状况、企业前几年的总体经营状况以及未来发展前景进行分析。经营分析在方法上通常采用定量和定性相结合的方法进行。举个例子，一个企业总体运营状况的好坏可以用分数来衡量么，能。这要从定量和定性两个方面经汇总的资料进行分析，定量方面的分析包括即：盈利能力、资产风险、债务风险年度增长状况这四个方面进行分析。把这四方面的业绩按一定权重折算成得分，就能够判断企业业绩的优劣。定性方面的分析主要通过对企业战略管理、创新、经营决策、风险控制、基础制度建设、人力资源和对社会贡献几方面的综合管理状况进行评价，得出的结果就构成对企业的定性分析数值。最后把定性和定量分析结果按比例汇总折算成的业绩分数就是企业的综合业绩评价分数。
经营分析从哪里入手
经营分析首先从定性方面入手。即将企业的管理流程进行梳理，从中筛选出对企业不利的浪费流程，第二步，是将浪费流程对应的财务数据以及对公司利润的影响比率分析出来，根据定性定量的分析结果再制定相应措施逐步减除浪费，企业的效益就体现出来了。具体操作：
1.定性分析：从本年度的经营状况出发对供应链、计划及生产链、库存管理链、产品研发链、营销链、质量控制链、人力资源管理链进行分析，分析的主要方向是投入、产出和产出质量。这些定性分析指标和去年同期水平相比就能得出企业今年综合营运管理状况的结果。
2.定量分析：财务状况方面进行即：财务总体状况和经营成果。
2.1财务总体状况包括：资产、负债分析；流动资产及存货分析；应收账款及账龄分析；资产状况分析；负债及风险分析，这些内容涵盖了企业财务分析成果，借用财务分析报表，可以对企业总资本做一个盘点。并进一步分析企业的经营成果。
2.2经营成果分析：通过对企业利润、收益和盈亏平衡状况等财务信息的分析得出企业的经营成果，将本期的成果作为支点，用来预测和规划下一阶段盈利水平，就比较实际了。
3.提出改进建议设定新目标。
通过以上分析步骤,企业可以从管理和利润贡献两方面找出企业发展短板，根据企业未来发展的预测，提出新的经营方案和经营目标预期，并结合现行制度进行改善，企业就能不断的在总结和改进循环过程中逐步提升绩效,才能够在激烈的竞争中立于不败之地。
三．制定发展规划：数据管理的基础
企业为什么要制定发展规划
市场经济下，民营企业蓬勃发展，民营企业的成功多数是依靠某个市场或某几类产品的机会取得的，属于自由发展而来，当自身发展壮大到一定程度后，再往上跨一个阶梯，民营企业往往就面临一个现象，生意做的越大，冒出的问题越多，各种各样的矛盾就越突出，如何解决这些问题呢，首先就是做规划。规划做好了，在分阶段逐步实施，就能逐步理顺企业发展问题，逐步解决。
企业发展规划是对企业现状总结的基础上做出的，因此数据支持非常重要，有了数据支持才能直接、清晰、一致 的传达信息，才能对现状进行精准描述，清楚说明哪些事情可以妥协，哪些事情不能妥协。
企业发展规划如何做
企业发展规划应在公司决策框架下发动员工做，只要不违反公司发展原则，有员工参与的规划才能贯彻和落实下去。制定规划的目的是要通过规划管理为企业为员工带来好处，同时，按这个思路贯穿下去，规划才有可能得到落实。
做企业规划的数据来源有以下几个方面：
1.战略分析。数据来源于两部分：
之一，行业国际环境及其变动趋势分析，主要包括：市场空间分析数据，市场增长率和需求量数据，行业发展趋势数据。
第二，国内行业环境及其变动趋势分析，主要包括：国内行业的现状和未来趋势。其中：国内行业的现状分析主要围绕：行业基础、自主知识产权的拥有量、核心竞争优势（比如成本优势）等；未来趋势分析主要针对：产业发展方向；技术创新和的政策引导。
2.企业状况分析。数据来源于四个部分。
2.1优势分析包括：产品优势；品牌优势；销售渠道优势；人力资源优势；管理优势等等。
2.2劣势分析包括：产品组合；公司规模；公司体制等。
2.3机会分析包括：行业发展现状分析；产业升级趋势和合作扩张等。
2.4威胁分析包括：竞争因素； 产品革新；销售渠道；经济增长等。
3.企业战略目标。
3.1目标体系包括：在五年内要达成的企业目标；企业的总体战略；核心领域的关键战略目标；
3.2职能战略包括：业务组合战略；营销战略；投资战略；管控战略；人力资源战略；企业文化战略；组织战略等。
3.3综合管理资源信息化建设包括：企业资源计划、客户关系管理、供应链管理、价值管理、知识管理等。
以上列举了企业在做规划时应考虑的数据因素。当然不是每个企业都要用到上述所有因素的，使用什么样的数据因素要根据企业的不同发展阶段确定，不同的发展阶段有不同的问题着重点，所以上述内容不能生搬硬套，要根据企业发展的实际有选择行的确定。
企业发展规划正式运行前首先要试行
像很多管理模式一样，企业发展规划在正式实施前要试行，试行的目的一方面看员工和客户的反映，也要预测发展规划是否还有修正的地方。
试行期间收集信息是有方法可循的：
1.为了提高反馈率，首先要根据不同层次员工设计不同的反馈表，反馈表的内容越丰富，收集的信息越有价值。
2.反馈表的设计应采用选择题的方式进行，问题越集中，越能突出所调研内容的重点。
3.面对反馈的重要信息要采取访谈的方式作为补充。
事实上，在实践中这些做法都是有效果的，因为员工从自身的岗位实际出发对企业发展已经有很多想法和建议，只是一些想法和建议，无法通过一个渠道来反馈，因此，制定规划是就要将这种上下沟通的渠道打通，只要途径畅顺，员工的真实意见就能对企业带来巨大好处。有些企业主管不太愿意让员工发表自己的想法，这样有可能增加一定的管理工作量，实际上这种理由是可以改变的，在与员工沟通时不仅员工要提出问题还要提出建议，有了建议才能将问题集中，才能达到效果。
规划应逐步分解至个人
企业规划最终是由员工落实，企业愿景是由员工们不断发挥个人能力不断实现的，因此，从开发员工个人期望与实现企业愿景一致入手，再一起走向目标，才能真正发挥规划的作用。
1.规划应逐步分解至个人
从马斯洛需求理论看，人都有实现自我的愿望，个人的规划与企业发展规划方向一致时，员工与企业就具有紧密的凝聚关系，个人的努力就变成了自我实现的动力，员工不只是企业的劳动力，而是企业发展密不可分的伙伴。多数事实是，企业管理者认为鼓励员工在企业发展个人规划，会导致频频离职的事情发生，究其原因员工离职有很多细节方面的原因，但总体上是员工管理整体体系有待完善。这涉及到的不仅是规划分解和落实的问题，还涉及企业激励体系的建设问题，这里不一一累述了。从另一方面看，每个企业能保持有效运营，还是和企业关键岗位员工得到长期保留(比如5~10年)有密切关系的，若能逐步将关键岗位保留的员工比例扩大，企业的稳定性就会提高很多，员工经过长时间与企业磨合，对于分解规划以及达成规划目标的理解和顺利执行都是有利的。从员工来讲，大多数人都渴望自己的规划能和企业相连，大多数企业也有这种需求。关键问题是如何入手做链接，才能达到企业和员工双方都能表达共同的希望，实践中我们把切入点就放在规划分解的数据分析上，数据分析因素一直拆分到员工个人，经过试行运作，规划的分解就能够达到这个目的了。
2.合作
合作，与谁合作？怎样合作？是分解规划首先要厘定的一个问题。规划的分解最终是由人来承担的，所以分解的成败都与人与合作有密不可分的关联关系。与谁合作的问题就是解决企业发展过程中，部门和部门间、管理流程和流程连接间、以及部门内部上下级间的沟通关系，企业常见的沟通现象是部门内部沟通比较畅顺，而流程间和部门间的连接沟通却往往不畅顺，主要原因是流程所经过的部门大家都用自己的语言习惯与其他部门沟通，比如生产系统使用生产习惯语言、质量系统使用质量习惯语言、营销系统使用营销习惯语言、人力资源系统使用人力资源习惯语言等等，这样沟通就产生了障碍，若企业能使用数字沟通问题就会减少很多，数字来源就是经营分析和企业规划。大家围绕这个轴心去沟通，就较快找到问题解决方案，生成一致结论。
3.分歧
分歧是正常的，企业每个人承担的工作重点不同，有分歧是必然的。部门员工在讨论所承担的规划分解指标时，首先考虑的不是部门共同的或小组共同的利益，通常情况下，会首先考虑所承担的分解任务是否有风险？风险大小？风险是否可控？因此，面对规划分解应该要了解员工的真正意愿什么？”清楚了员工的意愿才能够有效的落实规划，规划落实后在实施过程中还会有分歧，急需沟通，逐步逐步的将企业的规划和员工的意愿就结合在一起了。因此有分歧是正常的，不必回避。
4.焦点
规划的焦点在落实不再表面形式的发表，落实的过程比发表重要，员工在参与过程中感受个人成长与企业关系紧密相联，才能迅速的将规划转化为行动，这是执行规划真正目标。
总之，企业在成长的过程中逐渐扩大规模，首先都与规划有关，更直接体现规划的就是大规划化解成小规划并落实的每个岗位每个责任人，企业发展规划的制定和发挥作用都与数据分析有关。数据分析是企业规划的依靠。
四．定向分工：数据管理的前提
谁提出了分工这个词
分工最早是1776年，亚当·斯密在《国富论》中提到的观点，他说：一个劳动者，如果对于这职业没有受过相当训练，又不知怎样使用这职业上的机械，那末纵使竭力工作，也许一天也制造不出一件产品，要做二十件产品当然是决不可能了。分工论，在当时起了很重要的作用，因为分工可以提高效率。 斯密认为：人们在经济活动中追求个人利益，正因为每个人都有利己主义，所以，每个人的利己主义又必然被其他人的利己主义所限制，这就迫使每个人必须顾及他人的正当利益，由此而产生了社会利益，社会利益正是以个人利益为立脚点的。这就是“经济人”。对“经济人”的管理模式就是“葫萝卜加大棒”的管理方式。这种模式是如何发挥作用的呢，这就由企业的组织结构来决定了。
组织结构
组织结构即组织内部的构成方式。从广泛的意义上说，组织结构还包括组织内或组织间的相互关系。组织结构不是简单的画一画结构图就完事了的，在做组织结构设计时，应考虑以下几个关键因素：分工专业化、采用部门化分工管理、命令的层次、控制系统以及控制的范围、集权分权管理、职责的划分。
分工作专业化
分工专业化的目的是提高生产效率，使总生产任务划分成较小的、标准化的单位，反复操作就能提高生产效率。分工是一种最有效的充分利用员工技能的方式。在大多数企业中，少量工作需要技能很高的员工来完成，大部分工作则不经过训练就可以做好。如果制造的每一个步骤都需要员工参与，将完成简单工序工作和完成复杂工序工作的人做一个分工，重点解决复杂工序的完成效率，那么，就很容易提高整个制造过程的工作效率了，分工作业对效率的提升等于节约了时间成本。同时，分工协作也能实在的反映企业付出薪酬后的产出价值。
当然工作专门化也不是万能的，因为“经济人”也会受到非经济因素的影响，比如当下企业常见的厌烦情绪、疲劳感、压力感、低生产率、低质量、缺勤率上升、流动率上升等问题，这就需要企业采取各种措施加以控制——现在最适合的做法就是建设企业文化，企业文化如何建才有价值，这是保证企业效率的另一个话题，这里不逐一展开了。总之在控制和管理人的非经济因素方面只要人的非经济性因素的影响不超过其经济性影响，分工的优势就可以一直保持。
部门化工作归类
部门化就是对工作分工进行归类，归类的模式通常有两种：一种是按作业活动归类，按作业活动的归类是现在很多企业常用的模式，目的就是把专业技能接近的人归集到同一个部门，以便形成该工作活动的规模化。
以产品作为部门化归类的方法与产品开发和生产有关，同一类产品规划到一个线下管辖，有利于产品效益更大化。实际上企业在生产管理系统可以考虑往这方面规划，产品专业化才能有效保障，而现在许多企业生产系统的规划都采用按作业活动规划生产，当生产节奏把握不好时，就会出现诸如待工、待料等方面的浪费。
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